JPH04330555A - ニューラルネットワークシミュレータ - Google Patents
ニューラルネットワークシミュレータInfo
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- JPH04330555A JPH04330555A JP34012790A JP34012790A JPH04330555A JP H04330555 A JPH04330555 A JP H04330555A JP 34012790 A JP34012790 A JP 34012790A JP 34012790 A JP34012790 A JP 34012790A JP H04330555 A JPH04330555 A JP H04330555A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- simulation
- parameter
- state
- neural network
- parameters
- Prior art date
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔概要〕
所望のパラメータを選択して表示できるニューラルネッ
トワークシミュレータに関し、シミュレーションの経過
を観察しながら、詳細に知りたいパラメータを選択し、
この値を観察できるようにすることを目的とし、 ニューラルネットワークシミュレータのパラメータの状
態変化を表示するパラメータ状態表示部と、ニューラル
ネットワークの構造およびシミュレーションの状態を表
示するシミュレーション状態表示部と、このシミュレー
ション状態表示部および前記パラメータ状態表示部と対
話を行いシミュレーション条件を設定し状態変化を表示
するパラメータを選択する対話部と、シミュレーション
の結果を格納する格納部と、前記対話部で設定したシミ
ュレーション条件が既に実施したシミュレーション条件
と同じであるか否か判定し、同じであれば前記格納部よ
り前記表示するパラメータのシミュレーション結果を取
り出して前記パラメータ状態表示部に表示し、同じでな
ければシミュレーションの実施を指示するシミュレーシ
ョン条件判定部と、このシミュレーション実施の指示に
基づきシミュレーションを実施し、その結果を前記格納
部に格納すると共に前記表示するパラメータのシミュレ
ーション結果を前記パラメータ状態表示部に表示するシ
ミュレーション実施部とを備えた構成とする。
トワークシミュレータに関し、シミュレーションの経過
を観察しながら、詳細に知りたいパラメータを選択し、
この値を観察できるようにすることを目的とし、 ニューラルネットワークシミュレータのパラメータの状
態変化を表示するパラメータ状態表示部と、ニューラル
ネットワークの構造およびシミュレーションの状態を表
示するシミュレーション状態表示部と、このシミュレー
ション状態表示部および前記パラメータ状態表示部と対
話を行いシミュレーション条件を設定し状態変化を表示
するパラメータを選択する対話部と、シミュレーション
の結果を格納する格納部と、前記対話部で設定したシミ
ュレーション条件が既に実施したシミュレーション条件
と同じであるか否か判定し、同じであれば前記格納部よ
り前記表示するパラメータのシミュレーション結果を取
り出して前記パラメータ状態表示部に表示し、同じでな
ければシミュレーションの実施を指示するシミュレーシ
ョン条件判定部と、このシミュレーション実施の指示に
基づきシミュレーションを実施し、その結果を前記格納
部に格納すると共に前記表示するパラメータのシミュレ
ーション結果を前記パラメータ状態表示部に表示するシ
ミュレーション実施部とを備えた構成とする。
本発明は、所望のパラメータを選択して表示できるニュ
ーラルネットワークに関する。
ーラルネットワークに関する。
従来用いられているニューラルネットワークのシミュレ
ータの一例を第２図に示す。このシステムは対話図編集
解析部とここで定めたシミュレーション条件によりシミ
ュレーションを実施するシミュレーション学習認識部か
らなり、対話図編集解析部の表示部には、パラメータの
状態変化を表すパラメータ状態変化図表示部と、シミュ
レーション本体の状態を表すシミュレーション本体図表
示部とがある。パラメータ状態変化図表示部にはシミュ
レーション中のパラメータの状態変化について、全ての
パラメータの状態の変化が示されていた。
ータの一例を第２図に示す。このシステムは対話図編集
解析部とここで定めたシミュレーション条件によりシミ
ュレーションを実施するシミュレーション学習認識部か
らなり、対話図編集解析部の表示部には、パラメータの
状態変化を表すパラメータ状態変化図表示部と、シミュ
レーション本体の状態を表すシミュレーション本体図表
示部とがある。パラメータ状態変化図表示部にはシミュ
レーション中のパラメータの状態変化について、全ての
パラメータの状態の変化が示されていた。
このように全てのパラメータの状態変化を示すことは、
全体のシミュレーション傾向を見るためには適している
が、所望のパラメータの状態変化を詳細に調べようとす
る場合、余分なデータも一緒に表示されるため見にくく
なるという欠点があった。
全体のシミュレーション傾向を見るためには適している
が、所望のパラメータの状態変化を詳細に調べようとす
る場合、余分なデータも一緒に表示されるため見にくく
なるという欠点があった。
本発明は、上述の問題点に鑑みてなされたものであり、
シミュレーションの経過を観察しながら詳細に知りたい
パラメータを選択し、これらの値を観察することを可能
とするニューラルネットワークシミュレータを提供する
ことを目的とする。
シミュレーションの経過を観察しながら詳細に知りたい
パラメータを選択し、これらの値を観察することを可能
とするニューラルネットワークシミュレータを提供する
ことを目的とする。
（課題を解決するための手段）
第１図は本発明の原理図である。
同図において、１はパラメータ状態表示部でニューラル
ネットワークシミュレータのパラメータの状態変化を表
示し、２はシミュレーション状態表示部でニューラルネ
ットワークの構造およびシミュレーションの状態を表示
する。３は対話部でパラメータ状態表示部１とシミュレ
ーション状態表示部２と対話を行いながらシミュレーシ
ョン条件や状態変化を表示するパラメータを選択する。
ネットワークシミュレータのパラメータの状態変化を表
示し、２はシミュレーション状態表示部でニューラルネ
ットワークの構造およびシミュレーションの状態を表示
する。３は対話部でパラメータ状態表示部１とシミュレ
ーション状態表示部２と対話を行いながらシミュレーシ
ョン条件や状態変化を表示するパラメータを選択する。
４はシミュレーションの結果を格納する格納部、５はシ
ミュレーション条件判定部で対話部３で設定したシミュ
レーション条件が既に実施したシミュレーションの条件
と同じであるか否か判定し、同じであれば格納部４より
パラメータ状態表示部１に表示するパラメータのシミュ
レーション結果を取り出してパラメータ状態表示部１へ
表示し、異なる条件であればこのシミュレーション条件
での施をシミュレーション実施部６に指示する。シミュ
レーション実施部６はこの指示を受けてこの条件でシミ
ュレーションを実施し、その結果を格納部４へ格納する
とともに表示するパラメータのシミュレーション結果を
パラメータ状態表示部１に表示するように構成する。
ミュレーション条件判定部で対話部３で設定したシミュ
レーション条件が既に実施したシミュレーションの条件
と同じであるか否か判定し、同じであれば格納部４より
パラメータ状態表示部１に表示するパラメータのシミュ
レーション結果を取り出してパラメータ状態表示部１へ
表示し、異なる条件であればこのシミュレーション条件
での施をシミュレーション実施部６に指示する。シミュ
レーション実施部６はこの指示を受けてこの条件でシミ
ュレーションを実施し、その結果を格納部４へ格納する
とともに表示するパラメータのシミュレーション結果を
パラメータ状態表示部１に表示するように構成する。
また、前記パラメータ状態表示部１で表示するパラメー
タの選択を予め定めた選択表示手段を用いて行うように
する。また、前記パラメータの状態変化を示す図と、前
記ニューラルネットワークの構造およびシミュレーショ
ンの状態を示す図とを別のウィンドウを開いて表示する
か同じ図上に表示するかを選択できるようにする。また
、前記シミュレーション状態表示部２に表示するニュー
ラルネットワークの構造およびシミュレーションの状態
を示す図の構成要素を予め定めた表示方法の中から選択
できるようにする。また、前記パラメータの状態変化を
予め定めた表示方法の中から選択できるようにする。
タの選択を予め定めた選択表示手段を用いて行うように
する。また、前記パラメータの状態変化を示す図と、前
記ニューラルネットワークの構造およびシミュレーショ
ンの状態を示す図とを別のウィンドウを開いて表示する
か同じ図上に表示するかを選択できるようにする。また
、前記シミュレーション状態表示部２に表示するニュー
ラルネットワークの構造およびシミュレーションの状態
を示す図の構成要素を予め定めた表示方法の中から選択
できるようにする。また、前記パラメータの状態変化を
予め定めた表示方法の中から選択できるようにする。
ニューラルネットワークの構造およびシミュレーション
の状態をシミュレーション状態表示部２に表示しながら
シミュレーションの条件と表示したいパラメータの選択
を対話形式で決定し、シミュレーション条件をシミュレ
ーション条件判定部５に出力する。シミュレーション条
件判定部５は、この条件と同じシミュレーションが既に
実施されているか否か判定し、実施してあれば格納部４
よりその実施結果のうち表示したいパラメータについて
のデータをパラメータ状態表示部１に表示し、同じ条件
のシミュレーションが実施されていない場合は、シミュ
レーション実施部６でこのシミュレーション条件で実施
し、その結果を格納部４に格納すると共に、表示したい
パラメータについてのデータをパラメータ状態表示部１
に表示する。
の状態をシミュレーション状態表示部２に表示しながら
シミュレーションの条件と表示したいパラメータの選択
を対話形式で決定し、シミュレーション条件をシミュレ
ーション条件判定部５に出力する。シミュレーション条
件判定部５は、この条件と同じシミュレーションが既に
実施されているか否か判定し、実施してあれば格納部４
よりその実施結果のうち表示したいパラメータについて
のデータをパラメータ状態表示部１に表示し、同じ条件
のシミュレーションが実施されていない場合は、シミュ
レーション実施部６でこのシミュレーション条件で実施
し、その結果を格納部４に格納すると共に、表示したい
パラメータについてのデータをパラメータ状態表示部１
に表示する。
また、パラメータ状態表示部１に表示するパラメータの
選択をする場合、メニューやコマンドなどの予め定めた
選択表示手段を用いることにより選択が容易に行える。
選択をする場合、メニューやコマンドなどの予め定めた
選択表示手段を用いることにより選択が容易に行える。
また、パラメータの状態変化を示す図と、ニューラルネ
ットワークの構造およびシミュレーションの状態を別々
のウィンドウに表示したり、同じ図上に表示するように
してあるので目的によって使い分けることができる。
ットワークの構造およびシミュレーションの状態を別々
のウィンドウに表示したり、同じ図上に表示するように
してあるので目的によって使い分けることができる。
また、ニューラルネットワークの構造およびシミュレー
ションの状態を示す図において、各ニューロンを意味す
る図形や層間の結合状態を意味する線図形等の図形種類
を表す構成要素を予め定めておき、メニューやコマンド
等を用いて選択することにより使い易い装置とししてい
る。
ションの状態を示す図において、各ニューロンを意味す
る図形や層間の結合状態を意味する線図形等の図形種類
を表す構成要素を予め定めておき、メニューやコマンド
等を用いて選択することにより使い易い装置とししてい
る。
また、パラメータの状態変化を示す図において、折れ線
グラフ、棒グラフ、線種、色素の表示方法を予め定めて
おき、メニューやコマンド等を用いて選択できるので使
い易い装置となる。
グラフ、棒グラフ、線種、色素の表示方法を予め定めて
おき、メニューやコマンド等を用いて選択できるので使
い易い装置となる。
以下、本発明の実施例を図面を参照して説明する。
本発明の実施例の構成は第１図に示した構成と同じであ
る。以下、この構成を詳細に説明する。
る。以下、この構成を詳細に説明する。
対話部３は、ユーザとの対話によりシミュレーションを
行い、経過を報告するための表現方法等を決定する。
行い、経過を報告するための表現方法等を決定する。
シミュレーションを実行するための情報は、入力データ
、ニューラルネットワークを構成するための層、ユニッ
ト、リンク等のネットワーク構造（以下、ネットワーク
基本構成要素情報という）、これらを表現するための円
、多角形、線等（以下、ネットワーク基本構成要素表現
図情報という）の図形選択（このように選択されて出来
た図形を以下、基本構成要素に対応する表現図情報とい
う）、重み等パラメータの初期値、学習するための係数
（例えば、バックプロパゲーションの場合の学習係数、
加速係数等）である。
、ニューラルネットワークを構成するための層、ユニッ
ト、リンク等のネットワーク構造（以下、ネットワーク
基本構成要素情報という）、これらを表現するための円
、多角形、線等（以下、ネットワーク基本構成要素表現
図情報という）の図形選択（このように選択されて出来
た図形を以下、基本構成要素に対応する表現図情報とい
う）、重み等パラメータの初期値、学習するための係数
（例えば、バックプロパゲーションの場合の学習係数、
加速係数等）である。
パラメータを表示するための情報は、各パラメータを表
現するための、折れ線グラフ、棒グラフ表等の表現図（
以下、パラメータ表現図情報という）の選択情報（以下
、パラメータに対応する表現図情報という）である。
現するための、折れ線グラフ、棒グラフ表等の表現図（
以下、パラメータ表現図情報という）の選択情報（以下
、パラメータに対応する表現図情報という）である。
これらの情報をユーザと対話することによって設定する
。また、シミュレーションの開始、中断、継続、終了（
以下、シミュレーション操作情報という）を指定する。
。また、シミュレーションの開始、中断、継続、終了（
以下、シミュレーション操作情報という）を指定する。
シミュレーション状態表示部２は、ネットワーク基本構
成要素を画面に表示するための座標値（以下基本構成要
素位置情報という）を計算し、これと基本構成要素に対
応する表現図情報とからシミュレーションの様子を表す
ネットワークの図（以下、シミュレーション本体図とい
う）を表示する。
成要素を画面に表示するための座標値（以下基本構成要
素位置情報という）を計算し、これと基本構成要素に対
応する表現図情報とからシミュレーションの様子を表す
ネットワークの図（以下、シミュレーション本体図とい
う）を表示する。
パラメータ状態表示部１は、基本構成要素位置情報と、
ネットワーク基本構成要素情報、例えば、リンク、この
リンクの持つ重み、前回の重みと今回の重みの差を表す
重み誤差等のパラメータの種類（以下、基本構成要素に
対応するパラメータ種類情報という）により、ユーザが
シミュレーションの状態変化を表示したいパラメータの
種類（以下、選択パラメータという）を設定し、選択パ
ラメータのシミュレーション結果の値（パラメータ値）
を得、これとパラメータに対応する表現図情報とにより
、選択パラメータのシミュレーションの状態変化を示す
図（以下、パラメータ状態変化図という）を表示する。
ネットワーク基本構成要素情報、例えば、リンク、この
リンクの持つ重み、前回の重みと今回の重みの差を表す
重み誤差等のパラメータの種類（以下、基本構成要素に
対応するパラメータ種類情報という）により、ユーザが
シミュレーションの状態変化を表示したいパラメータの
種類（以下、選択パラメータという）を設定し、選択パ
ラメータのシミュレーション結果の値（パラメータ値）
を得、これとパラメータに対応する表現図情報とにより
、選択パラメータのシミュレーションの状態変化を示す
図（以下、パラメータ状態変化図という）を表示する。
シミュレーション条件判定部５は、ネットワーク基本要
素情報、係数等（以下、シミュレーション条件という）
が以前に行った場合と同じ条件かどうか判断し、新しい
シミュレーションの場合にはシミュレーション実施部６
にシミュレーションを実行するよう指示し、同じ場合に
は格納部４から選択パラメータを取り出してパラメータ
状態表示部１に表示するようにする。
素情報、係数等（以下、シミュレーション条件という）
が以前に行った場合と同じ条件かどうか判断し、新しい
シミュレーションの場合にはシミュレーション実施部６
にシミュレーションを実行するよう指示し、同じ場合に
は格納部４から選択パラメータを取り出してパラメータ
状態表示部１に表示するようにする。
シミュレーション実施部６は、シミュレーション条件に
従いニューラルネットワークの学習・認識を行い、全て
のパラメータ値を格納部４へ格納し、選択パラメータを
パラメータ状態表示部１に表示するようにする。
従いニューラルネットワークの学習・認識を行い、全て
のパラメータ値を格納部４へ格納し、選択パラメータを
パラメータ状態表示部１に表示するようにする。
次に動作について説明する。
第３Ａ図はニューラルネットワークシミュレータの動作
の全体の流れ図を示し、第３Ｂ図、第３Ｃ図は第３Ａ図
の部分詳細を示す。
の全体の流れ図を示し、第３Ｂ図、第３Ｃ図は第３Ａ図
の部分詳細を示す。
第３Ａ図において、まず対話部３でメニューを表示する
（ステップ１０）。次にこのメニューに従い、シミュレ
ーションに使用する入力データ（ａ）、ネットワーク基
本構成要素（ｂ）、パラメータの初期値（ｃ）、シミュ
レーション本体図を表示するための基本構成要素表現面
情報（ｄ）、パラメータ状態変化を表示するためのパラ
メータ表現図情報（ｅ）を入力する（ステップ１１）。
（ステップ１０）。次にこのメニューに従い、シミュレ
ーションに使用する入力データ（ａ）、ネットワーク基
本構成要素（ｂ）、パラメータの初期値（ｃ）、シミュ
レーション本体図を表示するための基本構成要素表現面
情報（ｄ）、パラメータ状態変化を表示するためのパラ
メータ表現図情報（ｅ）を入力する（ステップ１１）。
これらの情報のサンプルを第４図に示す。次に基本構成
要素に対応する表現図情報（ｆ）をファイルから入力す
るか、又はステップ１１で得たネットワーク基本構成要
素（ｂ）と基本構成要素表現面情報（ｄ）とから構成す
る（ステップ１２）。また、基本構成要素位置情報（ｇ
）をファイルから入力するか、またはステップ１１で得
たネットワーク基本構成要素（ｂ）から構成する（ステ
ップ１３）。同様にパラメータに対応する表現図情報（
ｈ）をファイルから入力するか、またはステップ１１で
得たパラメータ表現図情報（ｅ）から構成する（ステッ
プ１４）。次にシミュレーション実行総回数ＡＮと、選
択パラメータ設定等の割り込みがかかるまでに実行する
学習の回数Ｎ、およびバックプロパゲーションの場合の
学習係数、加速係数などの係数を設定する（ステップ１
５）。以上の情報からシミュレーション本体図をシミュ
レーション状態表示部２で編集し表示する（ステップ１
６）。次に選択パラメータを設定するかチェックし（ス
テップ１７）、設定する場合は第３Ｂ図に示すステップ
２０へゆく。ステップ２０では、もしメニュー、コマン
ドで選択するのであれば（ステップ２０）対話部３で選
択パラメータを設定し（ステップ２１）、ステップ２７
へゆく。メニュー、コマンドで選択するのでなければ（
ステップ２０）、シミュレーション本体図上のネットワ
ーク基本構成要素表現図を選択する（ステップ２２）。
要素に対応する表現図情報（ｆ）をファイルから入力す
るか、又はステップ１１で得たネットワーク基本構成要
素（ｂ）と基本構成要素表現面情報（ｄ）とから構成す
る（ステップ１２）。また、基本構成要素位置情報（ｇ
）をファイルから入力するか、またはステップ１１で得
たネットワーク基本構成要素（ｂ）から構成する（ステ
ップ１３）。同様にパラメータに対応する表現図情報（
ｈ）をファイルから入力するか、またはステップ１１で
得たパラメータ表現図情報（ｅ）から構成する（ステッ
プ１４）。次にシミュレーション実行総回数ＡＮと、選
択パラメータ設定等の割り込みがかかるまでに実行する
学習の回数Ｎ、およびバックプロパゲーションの場合の
学習係数、加速係数などの係数を設定する（ステップ１
５）。以上の情報からシミュレーション本体図をシミュ
レーション状態表示部２で編集し表示する（ステップ１
６）。次に選択パラメータを設定するかチェックし（ス
テップ１７）、設定する場合は第３Ｂ図に示すステップ
２０へゆく。ステップ２０では、もしメニュー、コマン
ドで選択するのであれば（ステップ２０）対話部３で選
択パラメータを設定し（ステップ２１）、ステップ２７
へゆく。メニュー、コマンドで選択するのでなければ（
ステップ２０）、シミュレーション本体図上のネットワ
ーク基本構成要素表現図を選択する（ステップ２２）。
このステップ２２で選択されたネットワーク基本構成要
素が保持する基本構成要素に対応するパラメータ種が１
つならば（ステップ２３）、対話部３で選択パラメータ
を設定し（ステップ２４）、ステップ２７ヘゆく。複数
ある場合は（ステップ２３）、それらを表示し（ステッ
プ２５）、その中から対話部３により選択パラメータを
１つ以上選択して表示する（ステップ２６）、そして終
了しない場合は再びステップ２０に戻る。
素が保持する基本構成要素に対応するパラメータ種が１
つならば（ステップ２３）、対話部３で選択パラメータ
を設定し（ステップ２４）、ステップ２７ヘゆく。複数
ある場合は（ステップ２３）、それらを表示し（ステッ
プ２５）、その中から対話部３により選択パラメータを
１つ以上選択して表示する（ステップ２６）、そして終
了しない場合は再びステップ２０に戻る。
再び、第３Ａ図に戻りシミュレーションを選択するかチ
ェックし（ステップ１８）、選択するのであれば第３Ｃ
図に示すステップ３０にゆく。ステップ３０ではシミュ
レーション条件判定部５でシミュレーション条件を判定
し、以前と同じ条件の場合にはステップ３６へゆく。新
しい条件であれば（ステップ３０）、シミュレーション
実施部６でシミュレーションをＮ回実行し（ステップ３
１）、結果を格納部４へ格納する（ステップ３２）。ス
テップ３２で得られたパラメータ値よりパラメータ状態
表示部１にパラメータ状態変化図を表示する（ステップ
３３）。次に選択パラメータを設定するのであれば（ス
テップ３４）、第３Ｂ図のステップ２０に戻って選択パ
ラメータを設定し（ステップ３５）、設定するのでなけ
れば、ステップ３１からステップ３４をＡＮ／Ｎ回実行
し、第３Ａ図のステップ１９に戻る。
ェックし（ステップ１８）、選択するのであれば第３Ｃ
図に示すステップ３０にゆく。ステップ３０ではシミュ
レーション条件判定部５でシミュレーション条件を判定
し、以前と同じ条件の場合にはステップ３６へゆく。新
しい条件であれば（ステップ３０）、シミュレーション
実施部６でシミュレーションをＮ回実行し（ステップ３
１）、結果を格納部４へ格納する（ステップ３２）。ス
テップ３２で得られたパラメータ値よりパラメータ状態
表示部１にパラメータ状態変化図を表示する（ステップ
３３）。次に選択パラメータを設定するのであれば（ス
テップ３４）、第３Ｂ図のステップ２０に戻って選択パ
ラメータを設定し（ステップ３５）、設定するのでなけ
れば、ステップ３１からステップ３４をＡＮ／Ｎ回実行
し、第３Ａ図のステップ１９に戻る。
ステップ３０からステップ３６にきた場合は、格納部４
からパラメータ値を読み出し、パラメータ状態変化図を
パラメータ状態表示部１に表示する（ステップ３７）。
からパラメータ値を読み出し、パラメータ状態変化図を
パラメータ状態表示部１に表示する（ステップ３７）。
次に選択パラメータを設定するかチェックし（ステップ
３８）、設定するのであれば、第３Ｂ図のステップ２０
へ戻って選択パラメータの設定をする。（ステップ３９
）。設定しない場合はステップ３６からステップ３８ま
でをＡＮ／Ｎ回実行し第３Ａ図のステップ１９に戻る。
３８）、設定するのであれば、第３Ｂ図のステップ２０
へ戻って選択パラメータの設定をする。（ステップ３９
）。設定しない場合はステップ３６からステップ３８ま
でをＡＮ／Ｎ回実行し第３Ａ図のステップ１９に戻る。
第５図は、パラメータ状態表示部１に表示されるパラメ
ータ状態変化図の一例を示したものであり、本図は前回
と今回の重みの差である重み誤差が学習回数が増加する
に従って小さくなってゆく様子を表している。
ータ状態変化図の一例を示したものであり、本図は前回
と今回の重みの差である重み誤差が学習回数が増加する
に従って小さくなってゆく様子を表している。
第６図は、シミュレーション状態表示部２に表示される
シミュレーション状態図の一例を示す図である。本図は
ニューラルネットワークの構成がユニット数９、６、４
、の３層からなる場合を示す。
シミュレーション状態図の一例を示す図である。本図は
ニューラルネットワークの構成がユニット数９、６、４
、の３層からなる場合を示す。
第７図は、表示したいパラメータを選択する方法を説明
する図で、出力層の一番上と一番下のユニットのパラメ
ータの選択をする場合を示している。
する図で、出力層の一番上と一番下のユニットのパラメ
ータの選択をする場合を示している。
以上の説明から明らかなように、本発明は、対話型のニ
ューラルネットワークシミュレータを実現することによ
り、シミュレーションの経過を観察しながら、詳細に知
りたいパラメータを選択し、この値の観察を行うことが
できる。
ューラルネットワークシミュレータを実現することによ
り、シミュレーションの経過を観察しながら、詳細に知
りたいパラメータを選択し、この値の観察を行うことが
できる。
第１図は本発明の原理図、第２図は従来のシステム構成
図、第３Ａ図は本実施例のニューラルネットワークシミ
ュレータの動作を示す流れ図、第３Ｂ図、第３Ｃ図は第
３Ａ図の部分詳細を示す図、第４図は入力情報のサンプ
ルを示す図、第５図はパラメータ状態変化図の一例を示
す図、第６図はシミュレーションの状態図の一例を示す
図、第７図は表示したいパラメータの選択方法を示す図
である。 図において、 １…パラメータ状態表示部、 ２…シミュレーション状態表示部、 ３…対話部、４…格納部、 ５…シミュレーション条件判定部、 ６…シミュレーンョン実施部。 特許出願人 富士通株式会社 代理人弁理士 井桁貞一（ほか２名）
図、第３Ａ図は本実施例のニューラルネットワークシミ
ュレータの動作を示す流れ図、第３Ｂ図、第３Ｃ図は第
３Ａ図の部分詳細を示す図、第４図は入力情報のサンプ
ルを示す図、第５図はパラメータ状態変化図の一例を示
す図、第６図はシミュレーションの状態図の一例を示す
図、第７図は表示したいパラメータの選択方法を示す図
である。 図において、 １…パラメータ状態表示部、 ２…シミュレーション状態表示部、 ３…対話部、４…格納部、 ５…シミュレーション条件判定部、 ６…シミュレーンョン実施部。 特許出願人 富士通株式会社 代理人弁理士 井桁貞一（ほか２名）
Claims (5)
- 【請求項１】ニューラルネットワークシミュレータのパ
ラ メータの状態変化を表示するパラメータ状態表示部（１
）と、ニューラルネットワークの構造およびシミュレー
ションの状態を表示するシミュレーション状態表示部（
２）と、このシミュレーション状態表示部（２）および
前記パラメータ状態表示部（１）と対話を行いシミュレ
ーション条件を設定し状態変化を表示するパラメータを
選択する対話部（３）と、シミュレーションの結果を格
納する格納部（４）と、前記対話部（３）で設定したシ
ミュレーション条件が既に実施したシミュレーション条
件と同じであるか否か判定し、同じであれば前記格納部
（４）より前記表示するパラメータのシミュレーション
結果を取り出して前記パラメータ状態表示部（１）に表
示し、同じでなければシミュレーションの実施を指示す
るシミュレーション条件判定部（５）と、このシミュレ
ーション実施の指示に基づきシミュレーションを実施し
、その結果を前記格納部（４）に格納すると共に前記表
示するパラメータのシミュレーション結果を前記パラメ
ータ状態表示部（１）に表示するシミュレーション実施
部（６）とを備えたことを特徴とするニューラルネット
ワークシミュレータ。 - 【請求項２】前記パラメータ状態表示部（１）で表示す
るパラ メータの選択を予め定めた選択表示手段を用いて行うこ
とを特徴とする請求項１記載のニューラルネットワーク
シミュレータ。 - 【請求項３】前記パラメータの状態変化を示す図と、前
記 ニューラルネットワークの構造およびシミュレーション
の状態を示す図とを別のウィンドウを開いて表示するか
同じ図上に表示するかを選択できるようにしたことを特
徴とする請求項１記載のニューラルネットワークシミュ
レータ。 - 【請求項４】前記シミュレーション状態表示部（２）に
表示す るニューラルネットワークの構造およびシミュレーショ
ンの状態を示す図の構成要素を予め定めた表示方法の中
から選択できるようにしたことを特徴とする請求項１記
載のニューラルネットワークシミュレータ。 - 【請求項５】前記パラメータの状態変化を予め定めた表
示 方法の中から選択できるようにしたことを特徴とする請
求項１記載のニューラルネットワークシミュレータ。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP34012790A JPH04330555A (ja) | 1990-11-30 | 1990-11-30 | ニューラルネットワークシミュレータ |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP34012790A JPH04330555A (ja) | 1990-11-30 | 1990-11-30 | ニューラルネットワークシミュレータ |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04330555A true JPH04330555A (ja) | 1992-11-18 |
Family
ID=18333983
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP34012790A Pending JPH04330555A (ja) | 1990-11-30 | 1990-11-30 | ニューラルネットワークシミュレータ |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH04330555A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2012504810A (ja) * | 2008-10-03 | 2012-02-23 | ビ−エイイ− システムズ パブリック リミテッド カンパニ− | システムにおける故障を診断するモデルの更新の支援 |
-
1990
- 1990-11-30 JP JP34012790A patent/JPH04330555A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2012504810A (ja) * | 2008-10-03 | 2012-02-23 | ビ−エイイ− システムズ パブリック リミテッド カンパニ− | システムにおける故障を診断するモデルの更新の支援 |
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